확률론적 해석방법 (probabilistic analysis)은 현장으로부터 획득한 자료들에서 일반적으로 발생하는 가변성과 불확실성을 효과적으로 정량화하여 해석에 이용할 수 있는 방법 중의 하나로 제안되었다. 특히 암반사면공학에서는 이러한 가변성과 불확실성이 불연속면의 방향 및 기하학적 특성, 그리고 실내실험 결과의 분산으로 나타난다. 확률론적 해석방법은 불연속면의 기하학적 특성과 강도 특성을 확률변수 (random variable)로 취급하여 신뢰성이론 (reliability theory)과 확률이론 (probability theory)을 근거로 분석하였으며 이를 기초로 하여 Monte Carlo Simulation과 같은 해석법을 이용, 구조물의 붕괴가능성을 확률로 표현하였다. 확률론적 해석 방법은 기존의 안전율을 대체하여 구조물의 안정성을 붕괴확률 (probability of failure)로 제안하였으며 이 붕괴확률은 안전율의 확률분포함수 (probability density function)에서 안전율이 1보다 작을 가능성을 확률로 나타낸 수치이다. 이 방법은 안전율의 개념을 기초로 하여 자료의 분산을 고려하지 않은 채 단일 대표 값만을 이용하여 구조물의 안정성을 판단하는 전통적인 결정론적 해석방법 (deterministic analysis)과 비교되어진다. 본 논문에서는 확률론적 해석방법을 이용하여 불연속면 특성들의 확률특성을 고찰하였으며 이를 기초로 하여 암반사면의 안정성 해석에 응용했다. 또한 확률론적 해석과 결정론적인 해석의 결과를 비교, 그 차이점을 설명하고자 하였다.
본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.
수리모형실험은 수로 내에서 장시간 파랑을 발생시킬 경우, 수로 내에 반사 파랑의 성분이 누적될 수 있어 상당한 계측 오차를 발생시킬 우려가 있어 수리모형실험 결과의 검증이 필요하다. 일반적으로 수리모형실험 결과의 검증을 위해서는 동일 실험을 무수히 반복하여 불확실성을 제거하거나 다양한 수리실험실에서 수리모형실험을 수행하고 결과를 분석하여 불확실성을 제거할 수 있다. 그러나 이는 엄청난 시간과 노력은 물론 막대한 실험비용이 소요되기 때문에 경제적으로 효용성이 매우 낮아 현실적으로 수행이 어렵다. 이에 비해 수치모형실험은 상대적으로 저렴한 비용으로 수행할 수 있으며, 다수의 실험을 수행하지 않아도 불확실성을 제거할 수 있어 수리모형실험의 검증에 효율적이다. 일반적으로 난류 거동을 동반하는 복잡한 구조물 주변의 흐름 해석에는 3차원 CFD 모형이 필요하다. 특히, 병렬연산이 가능한 CFD 모형을 활용하면 수리모형실험에서도 재현이 쉽지 않은 다양한 조건에 따른 복잡한 흐름을 해석할 수 있어 효용성이 점점 증가하고 있다. 그러나 복잡한 구조물이 존재하게 되면 구조물에 재현에 막대한 격자구조가 필요하여 현실적으로 적용이 쉽지 않다. 이에 대한 대안으로 복잡한 구조물을 비교적 큰 격자에서 재현할 수 있는 가상경계법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상경계법은 Navier-Stokes 방정식에서 유체 내에 존재하는 고체를 모멘텀 이론으로 대체하여 고려하는 기법으로 수치모델링 수행 시 매질을 유체만으로 구성할 수 있어 안정적으로 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 과업에서는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 3차원 CFD 모형인 OpenFOAM®기반으로 파랑해석에 필요한 경계조건을 계산할 수 있는 olaFlow를 활용하여 복잡한 구조물을 지나는 파랑해석을 수행하기 위해 가상경계법을 olaFlow에 도입한 수치 알고리즘을 개발하였다. 개발한 수치알고리즘을 활용하여 복잡한 구조를 수치모델에서 재현하였으며, 수치모델에 적용된 수치 알고리즘의 안정성에 대해 고찰하였다.
수공구조물 설계 시, 설계홍수량 산정에는 실측 홍수량 자료를 활용한 홍수빈도해석이 필요하다. 그러나 홍수량 자료의 관측연한, 유역변화 등의 신뢰성 문제로 확률강우량을 활용한 빈도홍수량 간접추정방법이 표준화된 실정이다. 문제는 확률강우량 산정에 활용된 확률밀도함수와 그 매개변수에 따른 불확실성이 존재한다는 점이다. 특히 저빈도에서 고빈도로 갈수록 확률밀도함수의 불확실성은 크게 증가하여, 사실상 추정결과에 대한 물리적 의미를 부여하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 PMF를 물리적 상한선으로 설정하는 상한분포함수(Upper bounded distribution functions)를 적용하여, 실측 홍수량에 대한 홍수빈도해석 방법을 제안하고자 한다. 검정방법은 먼저, 임의 유역을 대상유역으로 선정하여 홍수빈도해석을 수행하고, 상한분포함수는 EV4, LN4, TDF를 적용한다. 최종적으로 빈도홍수량 간접추정방법과 비교 분석하여, 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구결과는 빈도홍수량 간접추정방법에 대한 비교 검토방법에 대한 적절한 대안이 없다는 측면에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후 홍수량 자료 신뢰성이 확보되는 시점에서 지역홍수빈도 분석으로 확장할 수 있을 것으로 판단된다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이며 정확한 해석 기술을 요구한다. 그러나 제조 공정이나 환경에 따라 달라지는 재료 물성이나 불확실성을 내포하는 피로 물성을 확정적인 값으로 이용하는 등 입력 변수의 부정확한 정보로 인해 유한요소해석 결과를 신뢰하지 못하는 경우가 자주 발생한다. 실제 시험을 통해 설계의 결과를 예측하는 것은 경제적인 측면과 시간소요 면에서 한계가 따르기에 신뢰할 수 있는 유한요소해석 방법이 요구된다. 본 연구에서는 고주기의 피로 해석을 위해 유한요소해석을 이용하여 스프링의 응력-수명(S-N) 파라미터를 역 추정하고 수명을 예측해 보았다. 이를 위해 실제 산업현장에서 쓰이는 자동차 서스펜션 코일 스프링을 예제로 사용하였다. 시험 모델에 대해 불확실성을 고려한 베이지안 접근법을 이용하여 입력변수의 파라미터를 역 추정하였으며, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 얻어진 피로 물성 파라미터의 샘플 데이터를 이용해서 유한요소해석을 실시하고 신뢰수준 내에서 새로운 구조요소의 피로수명을 예측하였다.
불확실성 데이터베이스의 의미론 정의는 보통 주어진 불확실성 데이터베이스를 여러 개의 관계형데이터베이스로 변환하는 산술적 접근방법을 취한다. 이 논문에서는 불확실성데이터베이스를 논리이론으로 변환하는 논리적 접근방법을 통해서 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의미론의 가장 특징적인 면은 기존의 논리적 접근방법에서 사용해온 명제논리 대신에 선형논리를 논리적 근간으로 이용한다는 점이다. 선형논리는 논리식을 불변진리가 아닌 소비가능한 자원으로 해석하기 때문에 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하는데 적합하다. 본 논문의 핵심 결과는 선형논리에 기반한 불확실성 데이터베이스의 의미론이 산술적 접근방식에서 설명하는 불확실성 데이터베이스의 의미론과 동등하다는 것이다.
본 논문에서는 반강접을 고려한 프레임 구조에서 강재 탄성계수의 불확실성이 프레임 구조의 비선형거동에 미치는 영향을 분석하였다. 강재 탄성계수의 불확실성의 확률분포는 정규분포로 모델링 하였으며, 이러한 확률적 물성치를 반강접 프레임의 비선형 거동에 적용할 수 있는 해석 프로그램을 개발하였다. 프레임의 비선형 거동 인수인 기하학적 비선형, 재료적 비선형, 그리고 접합부의 반강접에 의한 비선형 효과를 고려하여, Monte Carlo Simulation에 기반한 확률론적 해석을 수행하였다. 확률론적 해석을 위해 확률변수를 세 종류로 생성하여 사용하였다. 확정론적 해석의 결과는 기존의 연구 결과와 잘 일치하는 결과를 보였다. 확률론적 해석의 경우, 변위의 분산계수는 구조에 작용하는 하중이 증가함에 따라 증가하는 결과를 나타냈으며, 그 값은 프레임구조의 구조적 특성에 영향을 받는 것으로 나타났다.
수자원의 계획 및 설계에 활용되는 홍수량 산정 방법은 홍수량 빈도해석 방법과 강우-유출 모형에 의한 방법으로 구분된다. 홍수량 빈도해석에 의한 방법은 홍수량 자료를 직접 빈도해석 하여 확률홍수량을 산정하며 이론적으로 가장 정확한 방법으로 평가된다. 기존의 홍수량 해석은 자료의 제약으로 인하여 실측유량의 직접 빈도해석은 한계가 있었으나 과거부터 국가적으로 수문조사를 수행하여 10년 이상의 실측유량 자료를 확보할 수 있는 수준에 도달하였다. 본 연구는 수위-유량 관계 곡선식을 통하여 안정적으로 확보된 실측유량 자료를 활용하여 홍수량 빈도해석을 수행하였다. 홍수량 빈도해석을 위하여 Bayesian 기법을 적용하여 매개변수를 산정하고 빈도별 홍수량의 불확실성을 정량화하였다. 확률홍수량 산정 결과는 장기간의 강우량 자료를 적용하여 강우-유출모형으로 산정된 홍수량과 근접한 것을 확인하였다. 수문조사를 통하여 장기간의 실측유량 자료를 활용하여 다각적인 관점으로 수문해석을 가능할 것으로 판단된다.
지하수위의 상승에 따른 간극수압의 증가는 사면의 불안정을 야기할 수 있다. 그러나 모델링 오차, 계측오차, 모델변수의 불확실성 등과 같은 오차로 인하여 사면에서의 지하수위 변동을 예측하는 것은 매우 어렵다. 이러한 불확실성을 극복하고 지하수위 변동을 평가하기 위한 최적의 모델변수를 구하기 위하여 역해석 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사면에서의 지하수위 변동을 예측하기 위하여 포화대에서의 지하수 흐름과 불포화대에서의 지하수 흐름을 동시에 고려할 수 있는 수치해석 모델과 변수예측기법을 적용하였다. 따라서, 본 논문에서는 포화투수계수($K_{s}$ ), 포화흡인력($\psi$$_{e}$) 및 불포화 투수계수의 함수에 사용되는 경험적인 상수(b)를 주요 매개변수로 선정하여 역해석을 실시하였다. 그리고, 역해석 기법 가운데 Maximum Likelihood(MK), Maximum-A-Posterior(MAP) 및 Extended Bayesian Method(EBM)에 대하여 비교연구를 실시하였다. 위의 세가지 방법 가운데 EBM은 가상의 변수(Hyperparameter) $\beta$를 도입함으로써 현장계측치와 사전정보를 가장 잘 조화시키는 방법으로 다른 ML, MAP 보다 탁월한 방법인 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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